CN106446696A - 一种信息处理方法及电子设备 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种信息处理方法及电子设备，所述信息处理方法包括：获得待分析事件，确定与所述待分析事件对应的分析任务；将所述分析任务发送至电子设备；接收所述电子设备反馈的子分析结果；其中，所述子分析结果为所述电子设备基于所述分析任务对所述电子设备采集到的数据进行分析后得出的结果；基于接收到的至少一个子分析结果，确定所述待分析事件的分析结果。本发明提供的上述方法，解决现有技术在进行用户数据分析的过程中存在用户数据的安全性得不到保障的技术问题。

Description

一种信息处理方法及电子设备

技术领域

本发明涉及电子技术领域，特别涉及一种信息处理方法及电子设备。

背景技术

随着科学技术的不断发展，越来越多的电子设备进入了人们的生活，比如，平板电脑，笔记本电脑，手机等等。这些电子设备中安装有各种各样的应用程序，丰富了人们的生活。在用户使用各类应用程序时，会产生与用户相关的数据，这些数据中包括了与用户隐私相关的数据。为了给用户提供更好的个性化服务，大数据分析逐步普及，在进行用户数据分析时，用户的终端电子设备需要将采集到的数据发送至服务器端，由服务器端进行数据的分析。由于终端电子设备采集的数据会涉及到用户的隐私数据，在传输至服务器端的过程中容易被截取，导致用户的隐私泄露。所以，现有技术在进行用户数据分析的过程中存在用户数据的安全性得不到保障的技术问题。

发明内容

本发明实施例提供一种信息处理方法及电子设备，用于解决现有技术在进行用户数据分析的过程中存在用户数据的安全性得不到保障的技术问题。

本发明实施例一方面提供了一种信息处理方法，包括：

获得待分析事件，确定与所述待分析事件对应的分析任务；将所述分析任务发送至电子设备；

接收所述电子设备反馈的子分析结果；其中，所述子分析结果为所述电子设备基于所述分析任务对所述电子设备采集到的数据进行分析后得出的结果；

基于接收到的至少一个子分析结果，确定所述待分析事件的分析结果。

可选的，所述确定与所述待分析事件对应的分析任务，具体包括：

获得与所述分析事件对应的至少一个分析模型；

从所述至少一个分析模型确定出与所述电子设备相匹配的匹配分析模型；其中，所述匹配分析模型包括所述电子设备需要采集的特征信息以及分析所述特征信息需采用的算法。

可选的，所述从所述至少一个分析模型确定出与所述电子设备相匹配的匹配分析模型，具体包括：

发送所述至少一个分析模型中每个模型所需采集的特征信息至所述电子设备；

接收所述电子设备反馈的确认信息；其中，所述确认信息用于表明所述电子设备能够采集到的特征信息；

基于所述确认信息，从所述至少一个分析模型中确定出与所述电子设备相匹配的匹配分析模型。

可选的，所述从至少一个分析模型中确定出与所述电子设备匹配的匹配分析模型，具体为：

在存在与所述电子设备匹配的至少一个分析模型时，从所述至少一个匹配分析模型中确定出分析精度最高的模型作为所述匹配分析模型；或

在存在与所述电子设备匹配的至少一个分析模型时，从所述至少一个匹配分析模型中确定出算法复杂度最低的模型作为所述匹配分析模型。

本发明实施例另一方面提供一种信息处理方法，包括：

接收用于分析待分析事件的分析任务；

基于所述分析任务，对采集到的数据进行分析，获得与所述分析任务对应的子分析结果；

返回所述子分析结果，以完成至少基于所述子分析结果确定所述待分析事件的分析结果。

可选的，所述接收用于分析待分析事件的分析任务，具体包括：

接收与所述分析事件对应的至少一个分析模型中每个模型所需采集的特征信息；

返回确认信息，所述确认信息用于表明能够采集到的特征信息；

接收匹配分析模型；其中，所述匹配分析模型为基于所述确认信息确定出的分析模型。

可选的，所述基于所述分析任务，对采集到的数据进行分析，获得与所述电子设备对应的子分析结果，具体为：

基于所述匹配分析模型，采集所述匹配分析模型所需的特征信息，并利用所述匹配分析模型中的算法对所述特征信息进行运算，获得运算后的子分析结果。

本发明实施例另一方面提供一种电子设备，包括：

存储单元，用于存储至少一个程序模块；

至少一个处理器，所述至少一个处理器通过获得并运行所述至少一个程序模块，用于获得待分析事件，确定与所述待分析事件对应的分析任务；将所述分析任务发送至第一电子设备；接收所述第一电子设备反馈的子分析结果；其中，所述子分析结果为所述第一电子设备基于所述分析任务对所述电子设备采集到的数据进行分析后得出的结果；基于接收到的至少一个子分析结果，确定所述待分析事件的分析结果。

可选的，所述至少一个处理器还用于：

获得与所述分析事件对应的至少一个分析模型；

从所述至少一个分析模型确定出与所述第一电子设备相匹配的匹配分析模型；其中，所述匹配分析模型包括所述第一电子设备需要采集的特征信息以及分析所述特征信息需采用的算法。

可选的，所述至少一个处理器还用于：

发送所述至少一个分析模型中每个模型所需采集的特征信息至所述第一电子设备；

接收所述第一电子设备反馈的确认信息；其中，所述确认信息用于表明所述第一电子设备能够采集到的特征信息；

基于所述确认信息，从所述至少一个分析模型中确定出与所述第一电子设备相匹配的匹配分析模型。

可选的，所述至少一个处理器还用于：

在存在与所述第一电子设备匹配的至少一个分析模型时，从所述至少一个匹配分析模型中确定出分析精度最高的模型作为所述匹配分析模型；或

在存在与所述第一电子设备匹配的至少一个分析模型时，从所述至少一个匹配分析模型中确定出算法复杂度最低的模型作为所述匹配分析模型。

本发明实施例另一方面提供一种电子设备，包括：

存储单元，用于存储至少一个程序模块；

至少一个处理器，所述至少一个处理器通过获得并运行所述至少一个程序模块，用于接收用于分析待分析事件的分析任务；基于所述分析任务，对采集到的数据进行分析，获得与所述分析任务对应的子分析结果；返回所述子分析结果，以完成至少基于所述子分析结果确定所述待分析事件的分析结果。

可选的，所述至少一个处理器还用于：

接收与所述分析事件对应的至少一个分析模型中每个模型所需采集的特征信息；

返回确认信息，所述确认信息用于表明能够采集到的特征信息；

接收匹配分析模型；其中，所述匹配分析模型为基于所述确认信息确定出的分析模型。

可选的，所述至少一个处理器还用于：

基于所述匹配分析模型，采集所述匹配分析模型所需的特征信息，并利用所述匹配分析模型中的算法对所述特征信息进行运算，获得运算后的子分析结果。

本发明实施例另一方面提供一种电子设备，包括：

第一确定单元，用于获得待分析事件，确定与所述待分析事件对应的分析任务；将所述分析任务发送至电子设备；

第一接收单元，用于接收所述电子设备反馈的子分析结果；其中，所述子分析结果为所述电子设备基于所述分析任务对所述电子设备采集到的数据进行分析后得出的结果；

第二确定单元，用于基于接收到的至少一个子分析结果，确定所述待分析事件的分析结果。

本发明实施例另一方面提供一种电子设备，包括：

第一接收单元，用于接收用于分析待分析事件的分析任务；

第一分析单元，用于基于所述分析任务，对采集到的数据进行分析，获得与所述分析任务对应的子分析结果；

第一返回单元，用于返回所述子分析结果，以完成至少基于所述子分析结果确定所述待分析事件的分析结果。

本申请实施例中的上述一个或多个技术方案，至少具有如下一种或多种技术效果：

1、由于在本申请实施例中的技术方案中，采用了获得待分析事件，确定与所述待分析事件对应的分析任务；将所述分析任务发送至电子设备；接收所述电子设备反馈的子分析结果；其中，所述子分析结果为所述电子设备基于所述分析任务对所述电子设备采集到的数据进行分析后得出的结果；基于接收到的至少一个子分析结果，确定所述待分析事件的分析结果的技术手段。这样，服务器类的电子设备在需要分析一待分析事件时，通过将与所述待分析事件对应的分析任务发送给与服务器连接的终端电子设备，终端电子设备在接收到相应的分析任务后，对采集的数据进行分析处理，得到对应的子分析结果，终端电子设备仅需要传输分析后的子分析结果至服务器端，从根本上避免了用户原始数据在传输和服务器存储过程中的引起的安全问题。所以，有效解决了现有技术在进行用户数据分析的过程中存在用户数据的安全性得不到保障的技术问题。实现了保障用户隐私数据的安全性的技术效果。

2、由于在本申请实施例中的技术方案中，采用了接收用于分析待分析事件的分析任务；基于所述分析任务，对采集到的数据进行分析，获得与所述分析任务对应的子分析结果；返回所述子分析结果，以完成至少基于所述子分析结果确定所述待分析事件的分析结果的技术手段。这样，服务器端通过将与所述待分析事件对应的分析任务发送给与服务器连接的终端电子设备，终端电子设备在接收到相应的分析任务后，对采集的数据进行分析处理，得到对应的子分析结果，服务器端在得到多个子分析结果后，仅需要对多个子分析结果进行简单的增量计算，即可获得最终的分析结果。即：把用户数据分析拆分为两级结构：终端电子设备和服务器端。通过这样的方式，能减轻服务器的负担，服务器无需强大的处理能力即可进行用户数据分析。所以，实现了用户数据分析对服务器的处理能力需求降低的技术效果。

3、由于在本申请实施例中的技术方案中，采用了获得与所述分析事件对应的至少一个分析模型；从所述至少一个分析模型确定出与所述电子设备相匹配的匹配分析模型；其中，所述匹配分析模型包括所述电子设备需要采集的特征信息以及分析所述特征信息需采用的算法的技术手段。这样，服务器端可根据终端电子设备的实际处理能力，选择与终端电子设备相适配的分析模型，并将模型发送给终端电子设备，终端电子设备基于该分析模型即可获得子分析结果。所以，实现了用户数据分析的模型自适应，保障了分析结果的准确性的技术效果。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术方案中的技术方案，下面对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例。

图1为本申请实施例一中信息处理方法的流程图；

图2为本申请实施例二中信息处理方法的流程图；

图3为本申请实施例三中信息处理方法中构件决策树的示意图；

图4为本申请实施例四中一种电子设备的结构图；

图5为本申请实施例五中一种电子设备的结构图；

图6为本申请实施例六中一种电子设备的结构图；

图7为本申请实施例七中一种电子设备的结构图。

具体实施方式

本发明实施例提供一种信息处理方法及电子设备，用于解决现有技术在进行用户数据分析的过程中存在用户数据的安全性得不到保障的技术问题。

为解决上述的技术问题，本发明实施例提供一种信息处理方法，总体思路如下：

获得待分析事件，确定与所述待分析事件对应的分析任务；将所述分析任务发送至电子设备；

接收所述电子设备反馈的子分析结果；其中，所述子分析结果为所述电子设备基于所述分析任务对所述电子设备采集到的数据进行分析后得出的结果；

基于接收到的至少一个子分析结果，确定所述待分析事件的分析结果。

1、由于在本申请实施例中的技术方案中，采用了获得待分析事件，确定与所述待分析事件对应的分析任务；将所述分析任务发送至电子设备；接收所述电子设备反馈的子分析结果；其中，所述子分析结果为所述电子设备基于所述分析任务对所述电子设备采集到的数据进行分析后得出的结果；基于接收到的至少一个子分析结果，确定所述待分析事件的分析结果的技术手段。这样，服务器类的电子设备在需要分析一待分析事件时，通过将与所述待分析事件对应的分析任务发送给与服务器连接的终端电子设备，终端电子设备在接收到相应的分析任务后，对采集的数据进行分析处理，得到对应的子分析结果，终端电子设备仅需要传输分析后的子分析结果至服务器端，从根本上避免了用户原始数据在传输和服务器存储过程中的引起的安全问题。所以，有效解决了现有技术在进行用户数据分析的过程中存在用户数据的安全性得不到保障的技术问题。实现了保障用户隐私数据的安全性的技术效果。

下面结合附图对本申请实施例技术方案的主要实现原理、具体实施方式及其对应能够达到的有益效果进行详细的阐述。

实施例一

在具体实施过程中，该信息处理方法可应用于一电子设备中，所述电子设备可以是服务器、笔记本电脑、台式电脑等具有处理器的电子设备，也可以是别的电子设备，在此，就不一一举例了。在本实施例中，主要以电子设备为服务器来具体举例阐述。

请参考图1，本发明实施例提供一种信息处理方法，包括：

S101：获得待分析事件，确定与所述待分析事件对应的分析任务；将所述分析任务发送至电子设备；

S102：接收所述电子设备反馈的子分析结果；其中，所述子分析结果为所述电子设备基于所述分析任务对所述电子设备采集到的数据进行分析后得出的结果；

S103：基于接收到的至少一个子分析结果，确定所述待分析事件的分析结果。

具体的，在本实施例中，服务器在确定需要分析待分析事件时，如：分析用户的兴趣、分析用户的年龄层等，当服务器确定待分析事件后，进而确定与待分析事件对应的分析任务，比如：待分析特征量，采用的分析算法等等。当确定分析任务后，将分析任务发送至与之连接的电子设备，在电子设备接收到该分析任务后，通过采集与待分析特征量相关的特征数据，并利用指定的分析算法对采集的特征数据进行运算，进而获得运算后的子分析结果。并将该子分析结果发送给服务器，服务器在接收到各电子设备反馈的子分析结果后，对这些子分析结果进行增量计算，比如：对于分类事件，服务器将接收到的每个子分析结果u＝(a₁,a₂,a₃)中的a₁，a₂，a₃分别对应到对应的特征量上，如：游戏、体育和新闻，a₁表示用户对新闻的感兴趣的程度，a₂表示用户对体育的感兴趣的程度，a₃表示用户对体育的感兴趣的程度。这样就可使子分析结果中的每一个维度具有物理意义，进而服务器将接收到的多个子分析结果中每一个维度的值进行累加以及归一化处理，获得计算后的分析结果。

通过这样的方式，服务器在需要分析一待分析事件时，通过将与所述待分析事件对应的分析任务发送给与服务器连接的终端电子设备，终端电子设备在接收到相应的分析任务后，对采集的数据进行分析处理，得到对应的子分析结果，该子分析结果是将用户原始数据变换到多维数学空间中的数学表示，由于其的表征能力和可理解性有限，即使被截获，对用户的隐私影响有限。并且，终端电子设备仅需要传输分析后的子分析结果至服务器端，从根本上避免了用户原始数据在传输和服务器存储过程中的引起的安全问题。所以，有效解决了现有技术在进行用户数据分析的过程中存在用户数据的安全性得不到保障的技术问题。实现了保障用户隐私数据的安全性的技术效果。

进一步，在本实施例中，确定与所述待分析事件对应的分析任务，可通过如下几个步骤实现：

获得与所述分析事件对应的至少一个分析模型；

从所述至少一个分析模型确定出与所述电子设备相匹配的匹配分析模型；其中，所述匹配分析模型包括所述电子设备需要采集的特征信息以及分析所述特征信息需采用的算法。

其中，从所述至少一个分析模型确定出与所述电子设备相匹配的匹配分析模型，具体包括：

发送所述至少一个分析模型中每个模型所需采集的特征信息至所述电子设备；

接收所述电子设备反馈的确认信息；其中，所述确认信息用于表明所述电子设备能够采集到的特征信息；

基于所述确认信息，从所述至少一个分析模型中确定出与所述电子设备相匹配的匹配分析模型；

在存在与所述电子设备匹配的至少一个分析模型时，从所述至少一个匹配分析模型中确定出分析精度最高的模型作为所述匹配分析模型；或

在存在与所述电子设备匹配的至少一个分析模型时，从所述至少一个匹配分析模型中确定出算法复杂度最低的模型作为所述匹配分析模型。

具体的，在本实施例中，在获得一个待分析事件后，服务器内存储有分析各种事件的分析模型。比如：分析终端用户的年龄可以是通过图像处理模型或统计浏览关键词模型等。这些模型都对应有需要采集的特征信息以及分析特征信息需采用的算法，比如：分析终端用户的年龄对应的图像处理模型需要终端采集用户的人脸图像，以及采用图像处理算法；又如：分析终端用户的年龄对应的浏览关键词分析模型需要终端采集用户检索或输入的相关关键词的信息，以及采用聚类算法。

由于与待分析事件对应的分析模型存在多个，服务器还需确定与电子设备相匹配的分析模型。具体的，服务器获得多个与待分析事件对应的分析模型，并获得各个模型中需要采集的特征信息，并将其发送至终端电子设备，在终端电子设备接收到各模型需要采集的特征信息后，反馈该电子设备能够采集到的特征信息的确认信息，服务器在接收到该确认信息后，即可为终端电子设备分配分析模型。比如：在分析终端用户的年龄对应有图像处理模型以及统计浏览关键词模型。服务器获得图像处理模型中需要采集的特征信息为人脸图像，浏览关键词分析模型需要采集的特征信息为用户检索或输入的关键词组，服务器将人脸图像以及用户检索或输入的关键词组发送至终端电子设备，终端电子设备在接受到这些信息后，需要确认是否能够采集到人脸图像，即：确认是否具有采集人脸图像的摄像头等装置，同时确认是否能够采集到用户检索或输入的关键词组。进而，终端电子设备根据自身情况反馈能够采集的特征信息，如：终端电子设备没有摄像头，无法采集到人脸图像，仅能采集到用户检索或输入的关键词组，终端电子设备反馈能够采集用户检索或输入的关键词组的确认信息反馈至服务器，服务器在接收到该确认信息后，为该终端电子设备分配的分析模型为浏览关键词分析模型。

进一步，在服务器确定出与终端电子设备匹配的模型有多个时，可从这多个模型中挑选出分析精度最高的或算法复杂度最低的模型作为与终端电子设备匹配的模型。比如：在分析终端用户的年龄对应有图像处理模型以及统计浏览关键词模型。终端电子设备反馈的确认信息表明终端电子设备既能采集人脸图像，也能采集到用户检索或输入的关键词组。所以，服务器确认图像处理模型以及统计浏览关键词模型均为与终端电子设备匹配的模型，由于图像处理模型分析出的用户年龄比统计浏览关键词模型分析出的用户年龄更为准确，所以，服务器可以为电子设备分配分析精度最高的图像处理模型作为最终的分析模型；或者，由于图像处理模型对应的图像处理算法的复杂度比统计浏览关键词模型对应的聚类算法的复杂度高，服务器可以为电子设备分配算法复杂度最低的统计浏览关键词模型作为最终的分析模型。在具体实施过程中，还可根据实际需要采用其他的标准来为终端电子设备确定匹配的分析模型，在此，本申请不作限制。

此外，在服务器为终端电子设备分配分析模型时，需要对模型进行初始化处理，比如：分析用户兴趣时，采用兴趣模型，兴趣模型可用布尔模型、概率模型、神经网络模型、向量空间模型等来表示，兴趣模型进行初始化主要是根据分析用户兴趣的事件，预先从网络或企业内部获取的和这个事件相关的数据。如：分析用户兴趣的任务，需要从网络上获取和游戏、购物、理财、阅读、视频、体育、摄影、彩票、音乐、漫画、新闻、旅行等兴趣相关的主题的关键词。这些主题的分类标准有两种，一种是人工事先确定的，然后分别收集跟这些主题相关的文档，从中提取关键词来表示对应的分类。另一种是通过从网络上收集大规模的没有类别的文档，通过聚类(如：层次聚类算法、分割聚类算法、基于约束的聚类算法、机器学习聚类算法或高维度聚类算法等)的方式把这些文档聚成若干个类，每个类的表示形式是一组词汇及其概率的组合。

进一步，还需将用户数据抽象化以及制定模型的判断条件，用户数据包括用户行为数据和用户信息，其中，用户行为数据指用户的在线活动时间，用户点击、浏览以及各种传感器监测到的行为；用户信息指用户以各种形式记录的用户兴趣、爱好、性别、年龄、长相等信息以及用户的文档、音视频等。抽象化指对原始的数据进行数学变换，以进行后续计算；比如：用向量空间表示方式中是一个n维向量V，V＝{f(w₁),f(w₂),…,f(w_n)}，其中，w₁～w_n表示所有n个词汇，f(w_i)表示w₁出现的频率。又如：采用文档主题生成方式(LDA，Latent Dirichlet Allocation)，把词汇表示成n个主题的向量：W＝{t₁,t₂,…,t_n}，其中，t_i表示一个主题，但这个主题并不是具有明确物理定义的主题，其内容是某个或某几个物理主题以一定概率的组合。制定模型的判断条件是指判断用户兴趣、爱好等采用的方法，它的存在方式可以是已有的机器学习算法，比如：词频统计是通过统计词或短语的出现频率，通过频率来确认用户对兴趣A感兴趣的程度。

实施例二

在具体实施过程中，该信息处理方法可应用于一电子设备中，所述电子设备可以是笔记本电脑、台式电脑等终端电子设备，也可以是别的电子设备，在此，就不一一举例了。

请参考图2，本申请实施例还提供一种信息处理方法，包括：

S201：接收用于分析待分析事件的分析任务；

S202：基于所述分析任务，对采集到的数据进行分析，获得与所述分析任务对应的子分析结果；

S203：返回所述子分析结果，以完成至少基于所述子分析结果确定所述待分析事件的分析结果。其中，基于所述分析任务，对采集到的数据进行分析，获得与所述电子设备对应的子分析结果。

具体的，在本实施例中，服务器在确定需要分析待分析事件时，如：分析用户的兴趣、分析用户的年龄层等，当服务器确定待分析事件后，进而确定与待分析事件对应的分析任务，比如：待分析特征量，采用的分析算法等等。当确定分析任务后，将分析任务发送至与之连接的电子设备，在电子设备接收到该分析任务后，通过采集与待分析特征量相关的特征数据，并利用指定的分析算法对采集的特征数据进行运算，进而获得运算后的子分析结果。比如：服务器发送的待分析任务为统计计算属于A、B、C三类的概率，电子设备采集与A、B、C相关信息后进行统计计算，获得子分析结果u＝(a₁,a₂,a₃)，子分析结果中a₁表明属于A类的概率，a₂表明属于B类的概率，a₃表明属于C类的概率。电子设备在计算出子分析结果后，将该子分析结果发送给服务器，服务器在接收到各电子设备反馈的子分析结果后，对这些子分析结果进行增量计算，比如：对于分类事件，增量计算就是把每个子分析结果u＝(a₁,a₂,a₃)中的a₁，a₂，a₃分别对应到对应的特征量上，如：游戏、体育和新闻，即：a₁表示用户对新闻的感兴趣的程度，这样就可使子分析结果中的每一个维度具有物理意义，进而服务器将接收到的多个子分析结果中每一个维度的值进行累加以及归一化处理，获得计算后的分析结果。

通过这样的方式，服务器端通过将与所述待分析事件对应的分析任务发送给与服务器连接的终端电子设备，终端电子设备在接收到相应的分析任务后，对采集的数据进行分析处理，得到对应的子分析结果，服务器端在得到多个子分析结果后，仅需要对多个子分析结果进行简单的增量计算，即可获得最终的分析结果。即：把用户数据分析拆分为两级结构：终端电子设备和服务器端。通过这样的方式，能减轻服务器的负担，服务器无需强大的处理能力即可进行用户数据分析。所以，实现了用户数据分析对服务器的处理能力需求降低的技术效果。

进一步，为了使得服务器能为电子设备分配合适的分析任务，步骤获得服务器发送的用于分析待分析事件的分析任务，具体包括如下步骤：

接收与所述分析事件对应的至少一个分析模型中每个模型所需采集的特征信息；

返回确认信息，所述确认信息用于表明能够采集到的特征信息；

接收匹配分析模型；其中，所述匹配分析模型为基于所述确认信息确定出的分析模型。

进而，所述基于所述分析任务，对采集到的数据进行分析，获得与所述电子设备对应的子分析结果，具体为：基于所述匹配分析模型，采集所述匹配分析模型所需的特征信息，并利用所述匹配分析模型中的算法对所述特征信息进行运算，获得运算后的子分析结果。

具体的，在本实施例中，在服务器获得一个待分析事件后，服务器内存储有分析各种事件的分析模型。比如：分析终端用户的年龄可以是通过图像处理模型或统计浏览关键词模型等。这些模型都对应有需要采集的特征信息以及分析特征信息需采用的算法，比如：分析终端用户的年龄对应的图像处理模型需要电子设备采集用户的人脸图像，以及采用图像处理算法；又如：分析终端用户的年龄对应的浏览关键词分析模型需要电子设备采集用户检索或输入的相关关键词的信息，以及采用聚类算法。

由于与待分析事件对应的分析模型存在多个，服务器还需确定与电子设备向匹配的分析模型。具体的，服务器获得多个与待分析事件对应的分析模型，并获得各个模型中需要采集的特征信息，并将其发送至电子设备，在电子设备接收到各模型需要采集的特征信息后，反馈该电子设备能够采集到的特征信息的确认信息，服务器在接收到该确认信息后，即可为电子设备分配分析模型。比如：在分析终端用户的年龄对应有图像处理模型以及统计浏览关键词模型。服务器活获得图像处理模型中需要采集的特征信息为人脸图像，浏览关键词分析模型需要采集的特征信息为用户检索或输入的关键词组，服务器将人脸图像以及用户检索或输入的关键词组发送至电子设备，电子设备在接受到这些信息后，需要确认是否能够采集到人脸图像，即：确认是否具采集人脸图像的摄像头等装置，同时确认是否能够采集到用户检索或输入的关键词组。进而，电子设备根据自身情况反馈确认能够采集的特征信息，如：电子设备没有摄像头，无法采集到人脸图像，仅能采集到用户检索或输入的关键词组，电子设备反馈能够采集用户检索或输入的关键词组的确认信息反馈至服务器，服务器在接收到该确认信息后，为该电子设备分配的分析模型为浏览关键词分析模型。

进一步，在服务器确定出与电子设备匹配的模型有多个时，可从这多个模型中挑选出分析精度最高的或算法复杂度最低的模型作为与电子设备匹配的模型。比如：在分析用户的年龄对应有图像处理模型以及统计浏览关键词模型。电子设备反馈的确认信息表明电子设备既能采集人脸图像，也能采集到用户检索或输入的关键词组。所以，服务器确认图像处理模型以及统计浏览关键词模型均为与电子设备匹配的模型，由于图像处理模型分析出的用户年龄比统计浏览关键词模型分析出的用户年龄更为准确，所以，服务器可以为电子设备分配分析精度最高的图像处理模型作为最终的分析模型；或者，由于图像处理模型对应的图像处理算法的复杂度比统计浏览关键词模型对应的聚类算法的复杂度高，服务器可以为电子设备分配算法复杂度最低的统计浏览关键词模型作为最终的分析模型。进而，电子设备获得匹配的最终的分析模型后，采集模型指示的需要采集的特征信息，进而对采集的特征信息按模型指示的算法进行计算，得出最终的子分析结果。在具体实施过程中，还可根据实际需要采用其他的标准来为电子设备确定匹配的分析模型，在此，本申请不作限制。

实施例三

本实施例通过一个完整的例子来对本发明中信息处理方法进行详细解释。

假设服务器获得的待分析事件为确定用户的兴趣是以下4种中的一个或几个：游戏、体育、新闻、其它。分类算法使用决策树算法，服务器首先对模型进行初始化，即：针对除“其它”外的3个类别“游戏、体育、新闻”分别在网上收集相关类别的文档，然后用进行关键词提取，提取出以下关键词。比如：游戏的关键词为：页游、纸牌、竞技、休闲、射击、球类、应用程序A；体育的关键词为：比赛、球类、竞技、射击、应用程序A；新闻的关键词为：阅读、社会、资讯、新闻、应用程序A。

进一步，可由此构建一个分类决策树。如示意图3所示，树的叶子节点是类别，其它节点是词汇，用户浏览历史中的词汇通过这棵树从上到下过滤来判断用户的兴趣类型。初始化完毕后，每个叶子节点的类别的概率都是0。表示为u＝(a₁,a₂,a₃)，这里a₁，a₂，a₃都为0。

进一步，服务器把以上决策树模型分发到各个终端电子设备。终端电子设备根据用户的浏览历史文档在上面的决策树上进行统计计算，获得子分析结果u＝(a₁,a₂,a₃)，子分析结果中包括各个非叶节点的概率和叶节点类别的概率，进而终端电子设备将子分析结果发送给服务器，服务器在接收到多个子分析结果后，分析结果的对齐和融合，就是把每个终端电子设备反馈的子分析结果u＝(a₁,a₂,a₃)中的a₁，a₂，a₃分别对应到游戏、体育和新闻，每一个维度具有物理意义。最后对多个子分析结果进行增量计算，如：收到两个子分析结果u1＝(b₁,b₂,b₃)，u2＝(c₁,c₂,c₃)，增量计算则是其中，每个元素是用户的兴趣概率分布。进而，服务器获得该分析结果后，可利用该分析结果可进行视频或广告推荐、产品定位和特征分析等。

实施例四

请参考图4，本申请实施例还提供一种电子设备，包括：

存储单元401，用于存储至少一个程序模块；

至少一个处理器402，所述至少一个处理器通过获得并运行所述至少一个程序模块，用于获得待分析事件，确定与所述待分析事件对应的分析任务；将所述分析任务发送至第一电子设备；接收所述第一电子设备反馈的子分析结果；其中，所述子分析结果为所述第一电子设备基于所述分析任务对所述电子设备采集到的数据进行分析后得出的结果；基于接收到的至少一个子分析结果，确定所述待分析事件的分析结果。

可选的，所述至少一个处理器还用于：

获得与所述分析事件对应的至少一个分析模型；

从所述至少一个分析模型确定出与所述第一电子设备相匹配的匹配分析模型；其中，所述匹配分析模型包括所述第一电子设备需要采集的特征信息以及分析所述特征信息需采用的算法。

可选的，所述至少一个处理器还用于：

发送所述至少一个分析模型中每个模型所需采集的特征信息至所述第一电子设备；

接收所述第一电子设备反馈的确认信息；其中，所述确认信息用于表明所述第一电子设备能够采集到的特征信息；

基于所述确认信息，从所述至少一个分析模型中确定出与所述第一电子设备相匹配的匹配分析模型。

可选的，所述至少一个处理器还用于：

在存在与所述第一电子设备匹配的至少一个分析模型时，所述从所述至少一个匹配分析模型中确定出分析精度最高的模型作为所述匹配分析模型；或

在存在与所述第一电子设备匹配的至少一个分析模型时，从所述至少一个匹配分析模型中确定出算法复杂度最低的模型作为所述匹配分析模型。

实施例五

请参考图5，本申请实施例还提供一种电子设备，包括：

存储单元501，用于存储至少一个程序模块；

至少一个处理器502，所述至少一个处理器通过获得并运行所述至少一个程序模块，用于接收用于分析待分析事件的分析任务；基于所述分析任务，对采集到的数据进行分析，获得与所述分析任务对应的子分析结果；返回所述子分析结果，以完成至少基于所述子分析结果确定所述待分析事件的分析结果。

可选的，所述至少一个处理器还用于：

接收与所述分析事件对应的至少一个分析模型中每个模型所需采集的特征信息；

返回确认信息，所述确认信息用于表明能够采集到的特征信息；

接收匹配分析模型；其中，所述匹配分析模型为基于所述确认信息确定出的分析模型。

可选的，所述至少一个处理器还用于：

基于所述匹配分析模型，采集所述匹配分析模型所需的特征信息，并利用所述匹配分析模型中的算法对所述特征信息进行运算，获得运算后的子分析结果。

实施例六

请参考图6，本申请实施例还提供一种电子设备，包括：

第一确定单元601，用于获得待分析事件，确定与所述待分析事件对应的分析任务；将所述分析任务发送至电子设备；

第一接收单元602，用于接收所述电子设备反馈的子分析结果；其中，所述子分析结果为所述电子设备基于所述分析任务对所述电子设备采集到的数据进行分析后得出的结果；

第二确定单元603，用于基于接收到的至少一个子分析结果，确定所述待分析事件的分析结果。

可选的，所述第一确定单元具体包括：

第一获取模块，用于获得与所述分析事件对应的至少一个分析模型；

第一确定模块，用于从所述至少一个分析模型确定出与所述电子设备相匹配的匹配分析模型；其中，所述匹配分析模型包括所述电子设备需要采集的特征信息以及分析所述特征信息需采用的算法。

可选的，所述第一确定模块具体包括：

第一发送子模块，用于发送所述至少一个分析模型中每个模型所需采集的特征信息至所述电子设备；

第一接收子模块，用于接收所述电子设备反馈的确认信息；其中，所述确认信息用于表明所述电子设备能够采集到的特征信息；

第一确定子模块，用于基于所述确认信息，从所述至少一个分析模型中确定出与所述电子设备相匹配的匹配分析模型。

可选的，所述第一确定子模块具体用于：

在存在与所述电子设备匹配的至少一个分析模型时，所述从所述至少一个匹配分析模型中确定出分析精度最高的模型作为所述匹配分析模型；或

在存在与所述电子设备匹配的至少一个分析模型时，从所述至少一个匹配分析模型中确定出算法复杂度最低的模型作为所述匹配分析模型。

实施例七

请参考图7，本申请实施例还提供一种电子设备，包括：

第一接收单元701，用于接收用于分析待分析事件的分析任务；

第一分析单元702，用于基于所述分析任务，对采集到的数据进行分析，获得与所述分析任务对应的子分析结果；

第一返回单元703，用于返回所述子分析结果，以完成至少基于所述子分析结果确定所述待分析事件的分析结果。

可选的，所述第一接收单元具体包括：

第一接收模块，用于接收与所述分析事件对应的至少一个分析模型中每个模型所需采集的特征信息；

第一返回模块，用于返回确认信息，所述确认信息用于表明能够采集到的特征信息；

第二接收模块，用于接收匹配分析模型；其中，所述匹配分析模型为基于所述确认信息确定出的分析模型。

可选的，所述第一返回单元具体包括：

第一运算模块，用于基于所述匹配分析模型，采集所述匹配分析模型所需的特征信息，并利用所述匹配分析模型中的算法对所述特征信息进行运算，获得运算后的子分析结果。

通过本申请实施例中的一个或多个技术方案，可以实现如下一个或多个技术效果：

1、由于在本申请实施例中的技术方案中，采用了获得待分析事件，确定与所述待分析事件对应的分析任务；将所述分析任务发送至电子设备；接收所述电子设备反馈的子分析结果；其中，所述子分析结果为所述电子设备基于所述分析任务对所述电子设备采集到的数据进行分析后得出的结果；基于接收到的至少一个子分析结果，确定所述待分析事件的分析结果的技术手段。这样，服务器类的电子设备在需要分析一待分析事件时，通过将与所述待分析事件对应的分析任务发送给与服务器连接的终端电子设备，终端电子设备在接收到相应的分析任务后，对采集的数据进行分析处理，得到对应的子分析结果，终端电子设备仅需要传输分析后的子分析结果至服务器端，从根本上避免了用户原始数据在传输和服务器存储过程中的引起的安全问题。所以，有效解决了现有技术在进行用户数据分析的过程中存在用户数据的安全性得不到保障的技术问题。实现了保障用户隐私数据的安全性的技术效果。

2、由于在本申请实施例中的技术方案中，采用了接收用于分析待分析事件的分析任务；基于所述分析任务，对采集到的数据进行分析，获得与所述分析任务对应的子分析结果；返回所述子分析结果，以完成至少基于所述子分析结果确定所述待分析事件的分析结果的技术手段。这样，服务器端通过将与所述待分析事件对应的分析任务发送给与服务器连接的终端电子设备，终端电子设备在接收到相应的分析任务后，对采集的数据进行分析处理，得到对应的子分析结果，服务器端在得到多个子分析结果后，仅需要对多个子分析结果进行简单的增量计算，即可获得最终的分析结果。即：把用户数据分析拆分为两级结构：终端电子设备和服务器端。通过这样的方式，能减轻服务器的负担，服务器无需强大的处理能力即可进行用户数据分析。所以，实现了用户数据分析对服务器的处理能力需求降低的技术效果。

3、由于在本申请实施例中的技术方案中，采用了获得与所述分析事件对应的至少一个分析模型；从所述至少一个分析模型确定出与所述电子设备相匹配的匹配分析模型；其中，所述匹配分析模型包括所述电子设备需要采集的特征信息以及分析所述特征信息需采用的算法的技术手段。这样，服务器端可将根据终端电子设备的实际处理能力，选择与终端电子设备相适配的分析模型，并将模型发送给终端电子设备，终端电子设备基于该分析模型即可获得子分析结果。所以，实现了用户数据分析的模型自适应，保障了分析结果的准确性的技术效果。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

具体来讲，本申请实施例中的信息处理方法对应的计算机程序指令可以被存储在光盘，硬盘，U盘等存储介质上，当存储介质中的与信息处理方法对应的计算机程序指令被一电子设备读取或被执行时，包括如下步骤：

获得待分析事件，确定与所述待分析事件对应的分析任务；将所述分析任务发送至电子设备；

接收所述电子设备反馈的子分析结果；其中，所述子分析结果为所述电子设备基于所述分析任务对所述电子设备采集到的数据进行分析后得出的结果；

基于接收到的至少一个子分析结果，确定所述待分析事件的分析结果。

可选的，所述存储介质中存储的与步骤：确定与所述待分析事件对应的分析任务，具体包括如下步骤：

获得与所述分析事件对应的至少一个分析模型；

从所述至少一个分析模型确定出与所述电子设备相匹配的匹配分析模型；其中，所述匹配分析模型包括所述电子设备需要采集的特征信息以及分析所述特征信息需采用的算法。

可选的，所述存储介质中存储的与步骤：从所述至少一个分析模型确定出与所述电子设备相匹配的匹配分析模型，具体包括如下步骤：

发送所述至少一个分析模型中每个模型所需采集的特征信息至所述电子设备；

接收所述电子设备反馈的确认信息；其中，所述确认信息用于表明所述电子设备能够采集到的特征信息；

基于所述确认信息，从所述至少一个分析模型中确定出与所述电子设备相匹配的匹配分析模型。

可选的，所述存储介质中存储的与步骤：从至少一个分析模型中确定出与所述电子设备匹配的匹配分析模型，具体包括如下步骤：

在存在与所述电子设备匹配的至少一个分析模型时，所述从所述至少一个匹配分析模型中确定出分析精度最高的模型作为所述匹配分析模型；或

在存在与所述电子设备匹配的至少一个分析模型时，从所述至少一个匹配分析模型中确定出算法复杂度最低的模型作为所述匹配分析模型。

具体来讲，本申请实施例中的信息处理方法对应的计算机程序指令可以被存储在光盘，硬盘，U盘等存储介质上，当存储介质中的与信息处理方法对应的计算机程序指令被一电子设备读取或被执行时，包括如下步骤：

接收用于分析待分析事件的分析任务；

基于所述分析任务，对采集到的数据进行分析，获得与所述分析任务对应的子分析结果；

返回所述子分析结果，以完成至少基于所述子分析结果确定所述待分析事件的分析结果。

可选的，所述存储介质中存储的与步骤：接收用于分析待分析事件的分析任务，具体包括如下步骤：

接收与所述分析事件对应的至少一个分析模型中每个模型所需采集的特征信息；

返回确认信息，所述确认信息用于表明能够采集到的特征信息；

接收匹配分析模型；其中，所述匹配分析模型为基于所述确认信息确定出的分析模型。

可选的，所述存储介质中存储的与步骤：基于所述分析任务，对采集到的数据进行分析，获得与所述电子设备对应的子分析结果，具体包括如下步骤：

基于所述匹配分析模型，采集所述匹配分析模型所需的特征信息，并利用所述匹配分析模型中的算法对所述特征信息进行运算，获得运算后的子分析结果。

尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (16)

1.一种信息处理方法，包括：

获得待分析事件，确定与所述待分析事件对应的分析任务；将所述分析任务发送至电子设备；

接收所述电子设备反馈的子分析结果；其中，所述子分析结果为所述电子设备基于所述分析任务对所述电子设备采集到的数据进行分析后得出的结果；

基于接收到的至少一个子分析结果，确定所述待分析事件的分析结果。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定与所述待分析事件对应的分析任务，具体包括：

获得与所述分析事件对应的至少一个分析模型；

从所述至少一个分析模型确定出与所述电子设备相匹配的匹配分析模型；其中，所述匹配分析模型包括所述电子设备需要采集的特征信息以及分析所述特征信息需采用的算法。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述至少一个分析模型确定出与所述电子设备相匹配的匹配分析模型，具体包括：

发送所述至少一个分析模型中每个模型所需采集的特征信息至所述电子设备；

接收所述电子设备反馈的确认信息；其中，所述确认信息用于表明所述电子设备能够采集到的特征信息；

基于所述确认信息，从所述至少一个分析模型中确定出与所述电子设备相匹配的匹配分析模型。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述从至少一个分析模型中确定出与所述电子设备匹配的匹配分析模型，具体为：

在存在与所述电子设备匹配的至少一个分析模型时，从所述至少一个匹配分析模型中确定出分析精度最高的模型作为所述匹配分析模型；或

在存在与所述电子设备匹配的至少一个分析模型时，从所述至少一个匹配分析模型中确定出算法复杂度最低的模型作为所述匹配分析模型。

5.一种信息处理方法，包括：

接收用于分析待分析事件的分析任务；

基于所述分析任务，对采集到的数据进行分析，获得与所述分析任务对应的子分析结果；

返回所述子分析结果，以完成至少基于所述子分析结果确定所述待分析事件的分析结果。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述接收用于分析待分析事件的分析任务，具体包括：

接收与所述分析事件对应的至少一个分析模型中每个模型所需采集的特征信息；

返回确认信息，所述确认信息用于表明能够采集到的特征信息；

接收匹配分析模型；其中，所述匹配分析模型为基于所述确认信息确定出的分析模型。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述分析任务，对采集到的数据进行分析，获得与所述电子设备对应的子分析结果，具体为：

基于所述匹配分析模型，采集所述匹配分析模型所需的特征信息，并利用所述匹配分析模型中的算法对所述特征信息进行运算，获得运算后的子分析结果。

8.一种电子设备，包括：

存储单元，用于存储至少一个程序模块；

至少一个处理器，所述至少一个处理器通过获得并运行所述至少一个程序模块，用于获得待分析事件，确定与所述待分析事件对应的分析任务；将所述分析任务发送至第一电子设备；接收所述第一电子设备反馈的子分析结果；其中，所述子分析结果为所述第一电子设备基于所述分析任务对所述电子设备采集到的数据进行分析后得出的结果；基于接收到的至少一个子分析结果，确定所述待分析事件的分析结果。

9.如权利要求8所述的电子设备，其特征在于，所述至少一个处理器还用于：

获得与所述分析事件对应的至少一个分析模型；

从所述至少一个分析模型确定出与所述第一电子设备相匹配的匹配分析模型；其中，所述匹配分析模型包括所述第一电子设备需要采集的特征信息以及分析所述特征信息需采用的算法。

10.如权利要求8所述的电子设备，其特征在于，所述至少一个处理器还用于：

发送所述至少一个分析模型中每个模型所需采集的特征信息至所述第一电子设备；

接收所述第一电子设备反馈的确认信息；其中，所述确认信息用于表明所述第一电子设备能够采集到的特征信息；

基于所述确认信息，从所述至少一个分析模型中确定出与所述第一电子设备相匹配的匹配分析模型。

11.如权利要求10所述的电子设备，其特征在于，所述至少一个处理器还用于：

在存在与所述第一电子设备匹配的至少一个分析模型时，从所述至少一个匹配分析模型中确定出分析精度最高的模型作为所述匹配分析模型；或

在存在与所述第一电子设备匹配的至少一个分析模型时，从所述至少一个匹配分析模型中确定出算法复杂度最低的模型作为所述匹配分析模型。

12.一种电子设备，包括：

存储单元，用于存储至少一个程序模块；

至少一个处理器，所述至少一个处理器通过获得并运行所述至少一个程序模块，用于接收用于分析待分析事件的分析任务；基于所述分析任务，对采集到的数据进行分析，获得与所述分析任务对应的子分析结果；返回所述子分析结果，以完成至少基于所述子分析结果确定所述待分析事件的分析结果。

13.如权利要求12所述的电子设备，其特征在于，所述至少一个处理器还用于：

接收与所述分析事件对应的至少一个分析模型中每个模型所需采集的特征信息；

返回确认信息，所述确认信息用于表明能够采集到的特征信息；

接收匹配分析模型；其中，所述匹配分析模型为基于所述确认信息确定出的分析模型。

14.如权利要求13所述的电子设备，其特征在于，所述至少一个处理器还用于：

基于所述匹配分析模型，采集所述匹配分析模型所需的特征信息，并利用所述匹配分析模型中的算法对所述特征信息进行运算，获得运算后的子分析结果。

15.一种电子设备，包括：

第一确定单元，用于获得待分析事件，确定与所述待分析事件对应的分析任务；将所述分析任务发送至电子设备；

第一接收单元，用于接收所述电子设备反馈的子分析结果；其中，所述子分析结果为所述电子设备基于所述分析任务对所述电子设备采集到的数据进行分析后得出的结果；

第二确定单元，用于基于接收到的至少一个子分析结果，确定所述待分析事件的分析结果。

16.一种电子设备，包括：

第一接收单元，用于接收用于分析待分析事件的分析任务；

第一分析单元，用于基于所述分析任务，对采集到的数据进行分析，获得与所述分析任务对应的子分析结果；

第一返回单元，用于返回所述子分析结果，以完成至少基于所述子分析结果确定所述待分析事件的分析结果。